多目标应急服务设施选址与资源配置问题研究

为合理解决应急系统管理中的应急资源选址和配置问题,实现应急资源优化管理,构建基于应急系统综合可靠性的多目标应急服务设施选址和资源配置模型。根据突发事件特征,考虑到应急资源布局是不确定的、动态的,有时间约束等问题,提出同时考虑应急需求点的危险权重、应急救援最迅速及应急救援服务点之间可以进行资源调运等因素,以确保危险权重越大的应急需求点被越多的应急服务点覆盖。在保证应急物资供应时效的前提下,降低应急管理成本,最大化应急系统的综合可靠性,实现对应急资源科学选址和合理配置,并进行算例分析。     

危化品运输事故应急资源配置选址多目标决策

为提高危化品道路运输事故应急救援能力,基于最大路网覆盖,建立应急资源配置选址模型;考虑突发事故应急资源配置和选址的随机性和动态性,引入应急响应时间、应急资源覆盖限制和应急处理能力因素,描述应急资源供需的不确定性,使各应急需求点被应急资源覆盖的全部收益期望值最大;采用人工免疫算法对选址模型搜索求解,求解多目标模型的帕累托最优解集。结果表明：构建的模型能够在保证应急物资供应时效的前提下,最大化提高事故应急处置的综合效率,为有关部门合理规划应急资源布局提供理论参考和决策依据。     

基于多式联运的应急物资供应多目标优化研究

为解决灾后应急物资供应问题,针对运输的紧迫性和逐级调配的现实模式,采用货车-飞机-货车联合运输的方式,结合由物资供应点-中转点-分配中心-需求点构成的4级服务网络,从政府、受灾者和救援人员3方的角度,建立以最小化系统总运营成本、总运输时间和运输车辆驾驶员心理成本为目标的多目标混合整数动态规划模型,并采用Epsilon约束算法求解模型,分析关键参数的灵敏度,结合案例计算验证模型运算效率。结果表明：该模型能够得到一组有效的非支配解,即Pareto前沿,提供不同决策侧重点的多阶段物资调配方案;中转物资单位操作时间过长或过短都会导致救援总时间增加;系统总成本不会随着驾驶员心理极限运输时长的改变单调变化。     

城市应急资源储备库选址的多目标优化模型

为提升突发事件的处置效率,针对城市应急储备库最优选址问题,以减少救援人员工作量和工作分散程度为目标,构建了考虑工作量的应急资源储备库多目标优化模型,并对遗传算法（GA）、遗传模拟退火算法（SAGA）进行迭代速率测试,通过算例分析比较考虑救援人员工作量和不考虑救援人员工作量的模型。结果表明：SAGA迭代速率快于GA,考虑救援人员工作量的模型可以更加合理地分配各储备点的工作量;同时发现在考虑救援行动的实际成本和需求的前提下,需要合理分配应急资源储备点的数量。     

应急救援多目标时限指派模型

为实现应急救援队伍的合理派遣,对应急救援队伍的救援效率、救援物资消耗、最佳救援时间等因素进行分析。突出应急救援的时效性和救援目标的多属性特征,提出在保证应急救援最短时限的前提下,以应急救援效率最大化、物资消耗最小化为优化目标,构建最短时限应急救援多目标指派模型。采用线性加权和法将多目标化为单目标决策问题,运用两阶段法对模型进行求解。数值计算结果表明:最短时限的引入能有效实现应急救援队伍合理、公平派遣。     

重大事故双目标应急响应规划的优化研究

目前主要的救援措施有疏散、避难场所、居民建筑的保护、个人保护装置的使用.当考虑不同的目标时就会有不同的保护措施.应用多目标优化的理论建立了一个适用于重大事故的双目标安全规划方法,两个目标分别为区域风险的最小化和社会经济成本的最小化.通过案例分析说明了这种应急响应规划方法的可行性.     

多目标规划在应急物流中的应用综述

为充分提高突发事件的应急救援效率,应急物流系统的建设至关重要。围绕应急物流系统,从应急物资管理、设施建立以及物流路径规划等方面入手开展相关研究工作的梳理和讨论,结果表明:目前相关研究受限于应急物流的应急体制建设不完善、多目标联系不紧密、信息化程度低、应急物资需求的动态性把握不准确等方面,而根据多目标规划方法提出的相应改进建议,能够实现救援线路最优化、救援时间最短化以及应急投入最小化等多个目标。     

基于元胞自动机的复杂建筑物中人员逃生模型研究

针对复杂建筑物中人群安全疏散问题,在原有的元胞自动机行人流模型基础上,利用不同人员行进速度、不同方向行进速度的差异以及疏散连续性等特征优化该模型,使其在模拟逃生规律和疏散时间方面更加合理、可靠。通过多组人群行进速度测定试验,利用曲线拟合方法,获取不同属性人群向不同高度的台阶行进的速度,并制定台阶等级划分规则,优化人员速度计算方法,结合累积位移量,构建复杂建筑元胞自动机模型。利用Matlab软件建立原有疏散模型及复杂建筑元胞自动机模型,分别模拟某海豚表演馆疏散情况。结果表明,复杂建筑元胞自动机模型的模拟数据与实际演习数据相比,在疏散总时间方面存在5%~8%相对偏差,相比原有疏散模型,在模拟复杂建筑疏散问题中更具说服力。     

基于DEA-TOPSIS模型的水上应急资源配置效率评价

合理配置水上应急资源能有效提升水上搜救效率。在建立了3层评价指标体系的基础上,以应急资源加权的投入产出比为目标函数,引入数据包络分析方法构建了水上应急资源配置效率评价模型,并结合逼近理想排序法对救援效率进行综合排序。以长江江苏段10个分支局的应急资源配置为例,获取各分支局的投入冗余值,并对其进行排序。结果表明,该模型能获取应急资源配置的冗余程度,从而分析水上应急资源配置效率,为海事主管机关优化水上应急资源配置提供借鉴。     

大规模突发事件应急资源调度的多目标鲁棒优化研究

为及时有效地控制大规模突发事件的不良影响,考虑应急响应系统中多种应急物资需求呈不确定性的特征,建立最小化总成本和总时间的多目标-两阶段临时配送中心选址和应急资源调度模型。采用相对鲁棒优化方法对模型进行求解,利用区间估计描述不确定性因素,并引入扰动系数和控制参数调节模型的鲁棒性和最优性。数值实验结果表明,该模型能有效解决需求不确定下应急资源调度网络的构建问题,且能保证应急决策良好的鲁棒性。最后,通过分析测算单目标与多目标模型下目标值的结果以及不同控制参数与扰动系数下目标值结果,进一步验证了该模型符合应急响应实际情况。     

灾后应急资源配送的LRP模型与算法研究

针对灾后应急资源配送的优化问题,考虑配送中心定位和配送路径方案的相互影响,建立应急资源配送的“定位-路径安排问题”优化模型,给出应急配送中心定位和配送可靠路径的全局优化方案。根据该模型的特点,设计多吸引子的离散粒子群优化算法,并结合仿真与分析,验证模型和算法的有效性。模型与算法的研究,对于突发事件下不确定交通路网应急资源配送决策具有一定指导意义。     

基于改进飞蛾扑火算法的应急资源调度研究*

为解决多灾害点应急资源调度问题,构建不同路况下运输消耗成本最低、装车时间最少的多目标应急资源调度模型,基于双自适应因子改进飞蛾扑火算法,克服传统飞蛾扑火算法存在的局部最优而早熟收敛、种群多样性低而全局寻优性能差的问题,提高算法的寻优性能和求解精度,并求解应急资源调度问题,获得各灾害点高效应急资源配置方案。研究结果表明:与经典飞蛾扑火优化（MFO）算法以及基于Levy飞行的飞蛾扑火优化（LMFO）算法相比,基于双自适应因子的改进MFO（DAMFO）算法模型求解精度更高,研究结果可为制定合理高效的应急资源调度方案提供依据。     

基于WBS-RBS的突发事件应急资源需求匹配研究

针对突发事件的应急处置具有“情景依赖”这一特性,“情景-应对”方式可作为突发事件应急处置的首选指导方法,而应急资源作为应急处置的核心资源之一,其供给与需求的一致性是提高应急救援效率的关键因素,因此,提供符合灾害需求的应急资源配置,对于提升应急管理水平和应急救援效率具有重要意义。将项目管理理论中的工作分解结构（WBS）、资源分解结构（RBS）思想,融入突发事件应急处置中,将突发事件情景依据WBS分解成若干个由独立救援任务构成的集合,再针对具体的救援任务需求,提供相应的装备物资,构建基于WBS-RBS的突发事件应急资源需求匹配矩阵,进而为突发事件整体应急管理水平的提高,提供有益的参考和借鉴。     

基于多目标分布估计算法的地铁网络化应急站点选址

为提升地铁网络的应急救援能力,提出兼顾地下和地面交通两种运输方式的应急资源网络化共享模式,并建立多目标优化模型,对应急站点进行优化选址。模型以应急站点数量最少和总响应时间最短为优化目标,地铁车站重要程度为关键因素,求解各地铁车站的优化覆盖方案。提出了一种多目标分布估计算法,该算法采用拥挤比较算子和锦标赛选择算法获取优势群体,借助概率模型描述可行解的离散分布,并不断更新概率模型来实现种群的进化。运用建立的模型和算法求解北京市局部地铁网络应急站点选址问题,最终获得满足地面交通运输时效、并符合问题优化目标的Pareto最优解集。与NSGE-Ⅱ算法相比,多目标分布估计算法提前123代开始收敛,且针对最小化问题,多目标分布估计算法最优解的两个目标函数值较NSGE-Ⅱ算法分别减小64%和29%。可见,模型符合地铁应急站点选址问题的决策规则;多目标分布估计算法有效地缩小了决策空间,它比NSGE-Ⅱ算法更快地收敛,且能够获得更为优化的应急站点选址方案。     

基于自适应遗传算法的应急物资储备库选址及物资调配优化研究

应急物资储备库是应急救援的重要载体,储备库选址是否科学合理决定着整个应急公共服务体系的成效,而传统遗传算法在研究储备库选址与物资调配相结合的问题上存在局限性。针对这一问题,从需求点及应急设施服务质量视角构建基于覆盖满意度和经济性的应急设施选址与物资调配优化模型,并根据模型设计自适应遗传算法(AGA),结合储备库实际情况采取具有方向性的初始群体生成法提高搜索速度,设计自适应交叉与变异算子使AGA能够在进化速度与解的质量之间进行权衡,并获得全局最优解。结果表明,该算法能跳出局部最优从而获得最优的选址-分配方案,可为应急管理部门和决策机构的应急设施选址规划及应急物资分配提供理论依据和决策参考。     

基于改进VRP模型的危险品配送路径优化及其求解研究

危险品道路运输高风险性,一直受到人们的广泛关注。危险品道路运输路径优化的研究,对于降低运输风险具有十分重要的意义。本文针对危险品运输配送过程中的路径优化问题,提出综合考虑道路运输的风险和费用两方面指标改进VRP模型路径优化目标,并设计遗传算法对改进模型进行了求解。最后通过实例进行了验证。结果表明：用遗传算法对改进VRP模型的求解结果与实际分析结果相符。因此,改进VRP模型及其遗传算法求解设计可以应用于危险品运输的路径优化分析。     

煤矿应急资源优化管理与调度监控研究

为了提高煤矿应急资源在日常的分类分级管理和在突发事故救援过程中的统一调度,把煤矿应急资源划分为人员流、物资流和信息流,并且通过构建煤矿应急资源救援调度模型和建立煤矿应急资源实时监控机制,提高应急资源在突发事故或预案演练中的应急保障能力,最终实现应急资源的日常分类管理、灾时统一调度的应急联动体系。     

考虑道路状况的应急配发站启用以及配送优化问题*

为了研究应急物资配发站启用及配送方案优化问题,综合考虑灾难事件下的道路损毁状况、道路复杂程度、需求不确定以及物资拆分配送等特点,以应急物资配发站启用成本、车辆启动成本、运输成本之和最小化为目标,建立应急物资配发站启用及配送模型,设计头脑风暴优化算法,结合算例,对该问题进行仿真,并将结果与遗传算法进行对比,验证模型的可行性和算法的有效性。结果表明,在决策时考虑道路状况能够有效降低系统成本,提高救援效率。     

情景-应对模式下考虑软时间窗的高铁应急资源调度优化

为提升高速铁路应急处置水平,考虑突发事件发生后应急资源需求的不确定性,通过对事故情景集的分析和计算,采用"情景-应对"模式,获取事故点的资源需求量;通过引入"软时间窗"概念,建立以超时惩罚成本、资源运输成本和救援点固定出动成本3者之和最小化为优化目标的应急资源调度模型,利用遗传算法进行求解,并基于实际事故案例验证方法和...